\chapter[Escrita Manual \\ {\small Armando Gomes, Carlos Sancho e David Palma}]{Escrita Manual} 
\label{chap:iesceman}
{\Large Armando Gomes, Carlos Sancho e David Palma}
\begin{quotation}
    \textbf{Sinopse}
  \fontsize{10}{12}
  \usefont{OT1}{cmr}{m}{n}
  \selectfont\\\\
Este capítulo é dedicado ao estado da arte no que se refere à escrita manual. Inicialmente é efetuada uma introdução ao tema, descrevendo os fundamentos teóricos e efetuando definições de conceitos importantes. Na segunda parte apresentam-se listas de vantagens e desvantagens na utilização desta tecnologia biométrica. Discutem-se também os aspetos de aplicação prática, através de uma descrição detalhada dos componentes e do processo utilizado. São igualmente estudados alguns exemplos de falsificações de escrita manual.
 \end{quotation}

 \lettrine[lines=3]{A}{} forma como um indivíduo escreve ou assina o seu nome é reconhecida como característica desse indivíduo \cite{Jain2004}. A assinatura tem sido largamente aceite como método de verificação perante instituições legais ou governamentais, transações comerciais, entre outras \cite{Jain2004}.\\
O ato da escrita manual requer habilidade e conhecimento, bem como a interação com dispositivos que permitam o seu registo, razão pela qual não pode ser visto como uma característica biométrica universal, pois uma considerável parte da população mundial é incapaz de assinar o seu nome, quer devido à elevada taxa de analfabetismo, quer por razões de incapacidade motora. Para além das limitações apresentadas por alguns indivíduos, devem ser também tidas em conta as alterações a que a escrita manual está sujeita ao longo do tempo, influenciadas por condições físicas ou emocionais \cite{Jain2004}. São também observadas variações consideráveis em assinaturas captadas de forma sucessiva \cite{Jain2004}.\\
Para além do padrão geométrico de cada assinatura, e sendo esta uma técnica biométrica comportamental, são analisados aspetos característicos, tais como a ordem dos traços, a velocidade e aceleração bem como a pressão exercida e a inclinação da caneta em cada instante \cite{Jain2004}.\\
O primeiro sistema de reconhecimento de assinaturas foi desenvolvido em 1965 \cite{Mauceri1965}. Durante a década de 70 assistiu-se ao desenvolvimento da investigação centrada no reconhecimento das características geométricas da assinatura, no entanto, os aspetos dinâmicos, tais como a velocidade e pressão exercida, foram negligenciados \cite{Lorrette1999}. O interesse nestas características dinâmicas surgiu com o aparecimento de sistemas de aquisição mais precisos, tais como tecnologias sensíveis ao toque \cite{Lorrette1999}. Em 1977 foi patenteado um sistema que permitia adquirir a informação dinâmica relativa à pressão exercida pela ponta da caneta \cite{Woodward2003}.\\
O reconhecimento da escrita manual tem vindo a ganhar popularidade com o aperfeiçoamento dos sistemas de aquisição de características dinâmicas, que permitem aumentar a precisão desta técnica biométrica \cite{Chirillo2003}.



\section{Fundamentação Teórica}
\label{sec:teoriamanuale}

A identificação de indivíduos através da análise da sua escrita manual pertence ao grupo de técnicas biométricas comportamentais. Ao contrário do que ocorre nas técnicas biométricas fisiológicas, que incidem geralmente sobre elementos distintivos relativamente estáveis e constantes, a análise da escrita manual requer a observação de uma grande quantidade de elementos altamente variáveis por influência de inúmeros fatores intrínsecos e extrínsecos ao indivíduo\cite{Schomaker2008}. Os elementos medidos e observados resultam de ações desempenhadas pelo indivíduo e, como tal, representam indiretamente as suas características fisiológicas \cite{Nanavati2002}.

\subsection{Análise da Escrita Manual}
A análise da escrita manual pode ser realizada de duas formas distintas. O método mais simples, designado por “Análise estática” ou “\textit{Offline analysis}”, consiste na digitalização da escrita realizada em papel e a posterior análise das características visuais da mesma, não considerando qualquer fator relativo ao processo que lhe dá origem. Por outro lado, existe um método mais complexo, designado por “Análise dinâmica” ou “\textit{Online analysis}”, que consiste na aquisição e análise das características comportamentais exibidas pelo indivíduo durante o processo de escrita em detrimento da simples análise da sua representação visual. 

\subsection{Análise Estática}
A imagem resultante da digitalização de um texto manuscrito, representada por uma matriz bidimensional de pontos (pixels) é comparada com uma coleção de amostras preexistentes, para efeitos de verificação da identidade do autor. É improvável que o mesmo autor produza duas amostras idênticas, no entanto, existe um conjunto de características observáveis, tais como o posicionamento, espaçamento e dimensão relativa entre as várias letras, que embora variem ligeiramente de amostra para amostra, podem ser consideradas constantes no estilo da caligrafia de um individuo e serem utilizadas para a autenticação do mesmo. A própria forma das letras pode também ser considerada como uma característica da escrita de um individuo, embora seja geralmente menos distintiva do que as características referidas anteriormente \cite{gregory08:_biomet_dummies}.

\subsection{Análise Dinâmica}
Durante o processo de escrita manual é registado um conjunto de grandezas físicas, tais como: pressão, direção, aceleração, inclinação, comprimento dos traços, número de traços e a sua duração. O estudo destas variáveis permite determinar, por exemplo, o número de vezes que a caneta foi elevada da superfície de escrita, o tempo total e os instantes em que ocorreram mudanças de direção na escrita. Geralmente a análise dinâmica de escrita manual não tem em consideração o aspeto visual final da escrita. A identificação do autor da escrita decorre da aplicação de técnicas estatísticas que determinam o grau de correlação entre as características extraídas e de amostras previamente recolhidas. Este método requer a utilização de dispositivos eletrónicos especializados, nomeadamente, mesas digitalizadoras e canetas que registam os movimentos do utilizador\cite{Zdenek2000}. A aplicação prática mais comum deste método é o reconhecimento da assinatura como forma de verificação de identidade\cite{Schomaker2008}.

\begin{figure}
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\includegraphics[width=12cm]{imgsEscritaManual/statDynamic.jpg}
\caption{Exemplos de dados resultantes de cada um dos tipos de análise: (a) Estática – Matriz 2D de pontos. (b) Dinâmica – Pontos verdes representam a caneta em contacto com a superfície. Pontos vermelhos representam a elevação da caneta sobre a superfície. Retirado De: \cite{Bahlmann2004}}
\label{fig:StatDynamic}
\end{figure}


\section{Vantagens e Desvantagens}
\label{sec:prosAndConsmanuale}
As vantagens da escrita manual enquanto método biométrico tornam adequada a sua utilização em aplicações onde a mesma seja já parte integrante no processo e onde o não repúdio assuma um papel fulcral. As desvantagens, maioritariamente ligadas a limitações técnicas ou de usabilidade dos sistemas de captura, podem limitar o número de implementações e o grau de confiança no método. \cite{Nanavati2002}

\subsection{Vantagens}

\subsubsection{Resistente à Falsificação}
O maior desafio das tecnologias biométricas é a capacidade de resistir a tentativas de falsificação. A elevada diversidade de elementos recolhidos para a constituição do modelo e a dificuldade em reproduzir o comportamento do titular, tornam este método altamente resistente a tentativas de falsificação. A simples reprodução gráfica torna-se assim num fator pouco relevante e incapaz de ludibriar o sistema. A baixa TFA\footnote{Taxa de Falsa Aceitação} assegura um elevado grau de confiança relativo à identidade dos utilizadores validados.\cite{Nanavati2002}

\subsubsection{Potencializa Processos Existentes}
A utilização da assinatura como forma de autenticação de documentos tem sido largamente utilizada e aceitada, o que aumenta significativamente a aplicabilidade da escrita manual enquanto característica biométrica, afirmando-se como uma transição lógica e conveniente. As instituições financeiras são, talvez, o exemplo mais crítico desta utilização no que respeita à possibilidade de uma fraude provocar danos graves. Desta forma, a utilização da escrita manual enquanto característica biométrica para a verificação do sujeito pode reforçar a segurança de transações delicadas.\cite{Nanavati2002} \\
Para além de potenciar a segurança de processos nos quais já é utilizada a assinatura como método de autenticação, o reconhecimento da escrita manual pode ter vantagens de implementação relativamente a outros métodos biométricos, uma vez que é possível a utilização de equipamentos já existentes, como é o caso de algumas mesas de digitalização, que permitem a recolha de dados relativos a características comportamentais.\cite{Nanavati2002}


\subsubsection{Visto Como Um Método Não Invasivo}
A escrita manual, mais especificamente a assinatura manual, é vista como um método de autenticação útil e não-invasivo. Por sua vez, tanto a captura dessa assinatura, como o registo das características comportamentais, são vistos como uma versão mais segura desse método.\cite{Nanavati2002}

\subsubsection{Possibilidade de Alterar a Assinatura}
Regra geral, e uma vez comprometidas, as características biométricas de uma pessoa não podem ser alteradas, o que se apresenta como uma limitação relativamente a outros métodos, tais como a utilização de palavras-passe. Embora os métodos fisiológicos de identificação biométrica sejam extremamente difíceis de comprometer, a inabilidade de alterar essas características leva a que alguns utilizadores apresentem esse receio e se mostrem apreensivos relativamente à sua utilização. O reconhecimento da escrita manual apresenta-se como uma exceção a este princípio, uma vez que o utilizador pode alterar voluntariamente a forma como assina (características comportamentais ou a representação gráfica) diminuindo assim os seus receios.\cite{Nanavati2002}

\subsection{Desvantagens}

\subsubsection{Escrita Inconsistente Pode Levar a Taxas de Erro Elevadas}
Tal como em qualquer outro método de identificação biométrica, no reconhecimento da escrita manual não são obtidos resultados satisfatórios com todos os utilizadores. É o caso da incapacidade de assinar de uma forma consistente, quer pela falta de hábito, quer provocada por doenças que afetam o controlo de movimentos. A alteração consciente ou não da assinatura, tal como a omissão de um nome ou a utilização de abreviaturas, também dificulta o processo de registo e verificação. Durante a fase de registo é necessário que uma série de assinaturas contenha similaridades suficientes para que o sistema consiga localizar uma larga percentagem de características comuns entre elas. Durante a fase de verificação é necessário manter essas características comuns para que seja possível ao sistema determinar inequivocamente a identidade do sujeito.\cite{Nanavati2002} \\
Os testes efetuados aos sistemas de reconhecimento da escrita manual mostram que o desafio destes sistemas não reside na capacidade de rejeitar tentativas de falsificação, mas sim na capacidade de validar utilizadores legítimos. Este fator pode indicar que uma verificação bem sucedida é um forte indicador da presença de um utilizador legítimo, porém, torna difícil a tarefa de detetar que uma verificação rejeitada é efetivamente uma tentativa de comprometer o sistema. \cite{Nanavati2002}

\subsubsection{Estranheza na Utilização dos Dispositivos de Captura}
O \textit{feedback} visual e táctil do processo de escrita numa superfície eletrónica, tal como a utilização de uma mesa digitalizadora, é diferente daquele obtido de uma folha de papel. Estas diferenças traduzem-se na dificuldade em escrever de forma consistente sobre estas superfícies. Este comportamento é mais evidente nas primeiras utilizações de tais dispositivos, o que, caso coincida com o processo de registo, pode comprometer o mesmo.\cite{Nanavati2002} \\
O aparecimento de tecnologias que recriem o \textit{feedback} obtido aquando da escrita em papel, ou que possam ser utilizadas juntamente com os métodos tradicionais de escrita, irá suprimir esta falha do sistema.\cite{Nanavati2002}

\subsubsection{Aplicabilidade Limitada}
A aplicabilidade do reconhecimento da escrita manual enquanto método de identificação biométrica pode estar limitada aos mercados onde a assinatura manual já é utilizada para autenticação. Embora estes mercados existam em grande número, mostram-se na maior parte das vezes relutantes na adesão a este método, quer por questões monetárias, quer pelo grau de complexidade adicional necessário à implementação de um sistema de verificação biométrica da assinatura.\cite{Nanavati2002}


\section{Aplicação Prática}
\label{sec:aplimanuale}

\subsection{Componentes}
A assinatura manual é um método de autenticação comum, porém, a análise dinâmica da escrita manual requer um conjunto de componentes específicos que permitem medir e recolher informações comportamentais. Por esta razão, a maior parte dos dispositivos que permitem a recolha da escrita manual em formato digital não possibilitam este tipo de análise biométrica. Os sistemas de análise da escrita manual são constituídos por dispositivos de aquisição, tal como canetas electrónicas e mesas digitalizadoras, que permitem recolher informações referentes à pressão exercida, à velocidade e aceleração em função do tempo, ligados a componentes de processamento, locais ou distribuídos, que utilizam essas informações para criar modelos que tornam possível a comparação com outras amostras.\cite{Nanavati2002} \\
Os sistemas de comparação de modelos devem então estar ligados a sistemas de autenticação para que a mesma possa ocorrer.\cite{Nanavati2002}

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=12cm]{imgsEscritaManual/mesaDigitalizadora.jpg}
\caption{Mesa Digitalizadora. Retirado De: \url{http://www.willowtechnology.com}}
\label{fig:MesaDigitalizadora}
\end{figure}

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=8cm]{imgsEscritaManual/smartpen.jpg}
\caption{Smartpen. Retirado De: \url{http://www.livescribe.com}}
\label{fig:Smartpen}
\end{figure}


\subsection{Processo}

\subsubsection{Aquisição}
O processo de aquisição é similar para todas as implementações desta técnica biométrica. Uma vez que a assinatura é uma característica altamente variável, são necessárias várias amostras para que seja efetuado o registo. O objetivo é garantir que as inconsistências registadas entre as amostras não sejam transpostas para o modelo que ficará armazenado aquando do registo. A utilização de uma assinatura demasiado extensa é favorável ao surgimento de erros durante as fases de registo e verificação/identificação uma vez que a abundância de variações comportamentais torna difícil a seleção de características replicáveis. Por outro lado, a utilização de uma assinatura muito curta favorece a TFA, uma vez que o número de permutações possíveis é limitado.\cite{Nanavati2002} \\
De forma a aumentar a fiabilidade do sistema, é necessário garantir que os indivíduos procedem à fase de registo e verificação/identificação no mesmo ambiente ou em situações muito similares. Variáveis registadas aquando do processo de registo, tal como o facto de um indivíduo se encontrar sentado ou de pé, bem como a existência de apoio para o braço, devem ser mantidas durante os processos de verificação/identificação a fim de minimizar a TFR\footnote{Taxa de Falsa Rejeição}.\cite{Nanavati2002} \\

\subsubsection{Processamento}
Os dados obtidos durante a fase de aquisição podem incluir diversos factores, tais como a velocidade, ordem pela qual são desenhados os traços e a pressão aplicada em cada ponto. Combinados com a representação gráfica da assinatura, estes factores constituem uma assinatura biométrica. Os factores com origem comportamental não requerem uma grande quantidade de processamento prévio à extração de características. Porém, a representação gráfica da assinatura, ou do excerto de escrita manual, passa por um processo de normalização, no qual se incluem a binarização da imagem, a redução de áreas desnecessárias e o estreitamento do traço. \cite{Porwik2007}

\subsubsection{Extração de Características}
Um falsificador experiente consegue criar cópias convincentes de uma dada assinatura. Porém, as características comportamentais obtidas no momento do registo são mais complexas e difíceis de imitar uma vez que é impossível determiná-las através da observação da representação gráfica da assinatura.\cite{Nanavati2002} \\ 
Têm sido consideradas diversas abordagens no que se refere à extração de características discriminatórias referentes à análise dinâmica da escrita manual. Os métodos existentes podem ser divididos em duas classes distintas: métodos baseados em características, nos quais são representadas em vector um conjunto de características que derivam da trajectória da assinatura, e métodos baseados em funções, nos quais são utilizadas sequências temporais que descrevem propriedades da assinatura. \cite{Fierrez2008} \\
As características são, entre outras, o tempo total dispendido para a concepção da assinatura, o rácio entre os momentos em que a caneta esteve em contacto com a superfície ou não, a velocidade dos traços, a pressão aplicada, o número e direção dos traços e a área total ocupada pela assinatura. O peso dado a cada uma destas medidas é visto como uma das componentes do segredo do negócio por parte dos fabricantes destas tecnologias.\cite{Nanavati2002}

\subsubsection{Registo}
O processo de registo pode ser dividido em duas classes: baseado em referências e baseado em modelos. \cite{Fierrez2008} \\
No registo baseado em referências \cite{Jain2002, Kholmatov2005}, as características extraídas de cada amostra são armazenadas num modelo de referência correspondente a cada uma das amostras. O processo de correspondência ocorre através da comparação entre a assinatura em teste e cada um dos modelos de referência obtidos durante o processo de registo. O resultado de cada uma destas comparações é somado e normalizado. \cite{Fierrez2008} \\
No registo baseado em modelos \cite{Kashi1997, Fierrez2005} o conjunto de amostras é utilizado para o cálculo de um modelo estatístico que representa as características comportamentais de um indivíduo. \cite{Fierrez2008} \\
O processo de registo baseado em referências revela-se mais apropriado do que o registo baseado em modelos quando o número de amostras recolhidas para o efeito é reduzido \cite{Fierrez2008}. Tal deve-se ao facto de os processos baseados em modelos necessitarem de 4 a 6 amostras para que o seu desempenho seja o esperado. \cite{Fierrez2007}

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=12cm]{imgsEscritaManual/interfaceEnrollment.jpg}
\caption{Interface Gráfica Correspondente À Fase De Registo. Retirado De: \cite{Nanavati2002}}
\label{fig:GUIEnrollment}
\end{figure}

\subsubsection{Correspondência Entre Modelos}
Na análise dinâmica da escrita manual é avaliado um grande número de fatores independentes no que toca a determinar a correspondência entre modelos. Para que um impostor fosse admitido, teria que reproduzir com exatidão esses factores.
Esta técnica biométrica é propícia a uma elevada TFR, porém apresenta uma TFA muito baixa, o que representa uma grande oscilação nas características recolhidas entre assinaturas produzidas pelo mesmo indivíduo. Um dos maiores desafios que os fabricantes enfrentam é o do desenvolvimento de modelos que consigam superar as variações entre assinaturas sem que estes modelos se tornem de tal forma flexíveis que permitam o aumento da TFA.\cite{Nanavati2002}

\section{Falsificação}
\label{sec:forgerymanuale}
A escrita manual é um identificador biométrico cuja utilização ocorre há longos anos. A sua utilização mais comum, a assinatura, é parte integrante do processo de autenticação de muitos documentos – cheques, contratos, ofícios, entre outros. Tendo em conta esta sua utilização universal, não é inesperado que esta seja uma medida biométrica apetecível para eventuais falsificadores. \\
Devido a ser uma tecnologia biométrica comportamental cuja expressão é alterada ao longo do tempo, torna-se difícil que profissionais detetem se uma assinatura é válida ou é falsificada. Como forma de combater estas falhas humanas foram, ao longo dos anos, desenvolvidos sistemas que permitem a validação da escrita manual, bem como a geração de novos excertos, com resultados satisfatórios. \\
O tema da validação/falsificação de assinaturas já é um tema antigo. Em 1977, Nagel e Rosenfeld \cite{Nagel1977} publicam um artigo relativo à deteção de falsificações de assinaturas. Este mesmo trabalho referencia um outro de Eden, publicado aproximadamente dez anos antes. Embora o tema já seja alvo de investigação há alguns anos, é certo que ainda não existe nenhum método padrão para o processo de verificação. \\
Para a deteção de falsificações, serão apresentados alguns métodos, nomeadamente a utilização de \textit{codebooks}\footnote{Conjunto de pequenas amostras de escrita manual de um indivíduo que permitem a identificação do mesmo. Essas amostras contêm informação sobre as curvas presentes na assinatura, divididas por tamanho.}  para a verificação e reconhecimento de escrita \cite{Kiat2001}, a deteção de variações em pequena escala utilizando os fractais de Mandelbrot \cite{Cha2002} e a utilização de pseudo-assinaturas para evitar falsificações \cite{Chen2009}. \\
Para os métodos de geração de assinaturas computorizadas, apresentam-se os trabalhos de Ballard, et al. \cite{Ballard2007} \cite{Ballard2006} e um trabalho por Yanushkevich, et al. em \cite{Yanushkevich2005}.

\subsection{Métodos de Deteção}
A proposta de utilização de pseudo-assinaturas \cite{Chen2009} é bastante inovadora. Ao invés do utilizador escrever a sua assinatura, é-lhe pedido que desenhe vários padrões previamente definidos. Para a avaliação desta técnica foram escolhidas as mesmas características utilizadas em \cite{Ballard2007}. Após a obtenção dessas características, é possível gerar uma \textit{hash} que, quando comparada com a existente no sistema, autentica ou não o utilizador. Com este método é possível, segundo os autores, obter valores de EER próximas de 1\%. \\

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[]{imgsEscritaManual/forgery1.png}
\caption{O desenho de figuras permite reconhecer padrões e, assim, identificar o indivíduo. Retirado De: \cite{Chen2009}}
\label{fig:Forgery1}
\end{figure}

A utilização de um \textit{codebook }\cite{Kiat2001} é um método alternativo que visa a recolha de assinaturas estáticas e, a partir delas, gerar uma coleção de curvas que constituem as letras características de um determinado indivíduo. Não são fornecidos nenhuns dados específicos sobre o sucesso do método. \\
O último trabalho apresentado relativamente aos métodos de deteção \cite{Cha2002} utiliza fractais e uma rede neural para obter o resultado. As características analisadas – sete – são relativamente comuns a outros estudos, excetuando uma. Essa característica baseia-se nas saliências da escrita – calculadas com recurso aos fractais. Só foram utilizadas amostras estáticas e a taxa de sucesso na deteção de falsificações ronda os 89\%.

\subsection{Métodos de Geração}
O primeiro trabalho de Ballard, et al., \cite{Ballard2006}, apresenta um algoritmo para criação de assinaturas por computador (falsificação por computador), comparando a sua eficiência com assinaturas criadas por outros indivíduos (falsificação humana). Esse algoritmo, \textit{Concatenative-Synthesis with Temporal-Inference}, apresenta valores de EER\footnote{\textit{Equal Error Rate}}  muito próximos dos valores apresentados por falsificadores profissionais experientes. \\
O segundo trabalho de Ballard, et al. \cite{Ballard2007}, demonstra que o sucesso de uma falsificação – e consequente alteração dos valores de FAR, FRR e EER – depende não só do talento do falsificador, mas de forma mais significativa, do tipo de assinatura, dividido em três grandes grupos: escrita por bloco, cursiva e mista.\\
Através dos resultados, foi possível concluir que para os tipos de escrita cursiva e por bloco, um algoritmo de geração consegue ter melhores resultados do que um falsificador relativamente talentoso. Contudo, para uma escrita mista, o algoritmo tem um resultado claramente inferior à falsificação humana.\\

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=12cm]{imgsEscritaManual/forgery2.png}
\caption{Três tipos de assinatura: do indivíduo, do falsificador e, por fim, gerada por computador. Retirado De: \cite{Ballard2007}}
\label{fig:Forgery2}
\end{figure}

O trabalho apresentado em \cite{Yanushkevich2005} é similar a \cite{Ballard2007} e \cite{Ballard2006}. Baseia-se também na recolha de dados de assinaturas – e respectivo processamento – tendo em vista a geração de amostras.\\
Atendendo a todos os estudos, conclui-se que o sucesso da falsificação depende largamente da forma como é analisada. Contudo, a motivação para elaborar a falsificação também tem um papel determinante no sucesso. Em \cite{Ballard2006}, essa motivação é denotada através da insistência de um indivíduo que reescreveu a assinatura 106 vezes. Um outro indivíduo reescreveu 40 vezes.\\
É importante referir que a falsificação é tão mais difícil quantos mais dados sobre a mesma existirem. Se o termo de comparação for uma amostra estática, o sucesso de falsificação é bastante superior relativamente a uma amostra dinâmica. Esta diferença, ainda que restritiva, pode ser útil para outras áreas, tais como testes de novas aplicações biométricas, criação de bases de dados, etc. \cite{Yanushkevich2005}


\section{Conclusões}
\label{sec:concluman}
As tecnologias biométricas de análise de escrita manual têm vindo a aumentar em popularidade. O desenvolvimento de novos dispositivos com maiores capacidades de captura dos movimentos dos utilizadores aumentou significativamente a fidedignidade destes sistemas. Estas tecnologias são também relativamente acessíveis \cite{Chirillo2003}. Por outro lado, é improvável que a análise de escrita manual se torne uma tecnologia biométrica dominante se for aplicada de forma isolada, devido aos seus altos valores de TFA e TFR \cite{Nanavati2002}. Estas limitações podem ser colmatadas utilizando várias tecnologias em conjunto, também denominado “Sistema multimodal”. Desta forma, é possível utilizar dois ou mais fatores biométricos de forma a criar um sistema mais seguro e eficiente.\\
No que diz respeito à falsificação de escrita manual (assinaturas), foi possível constatar que existe uma grande diversidade de técnicas para deteção e criação das mesmas. Embora muitos estudos apontem resultados satisfatórios dessas mesmas técnicas, ainda nenhuma conseguiu impor-se como padrão. Para tal acontecer, é necessário que a fiabilidade seja elevada e os custos de implementação reduzidos.
